Transformadores Decodificadores

Uma ferramenta de análise focada que revela como os tokens do transformer interagem, ajudando pesquisadores a diagnosticar padrões de atenção e aumentar a transparência.

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Sample Input Minified string: {"id":1,"status":"active","roles":["admin"]}

Computed Result

{
  "id": 1,
  "status": "active",
  "roles": [
    "admin"
  ]
}

Execution Mode Client-Side In-Browser JS

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About This Tool

A ferramenta oferece uma abordagem estruturada e independente de modelo para interpretar como os decodificadores Transformer processam tokens, expondo distribuições de atenção e interações token-para-token.
Conceitualmente, o sistema recebe model_type, sequência de entrada e configuração, calcula a atenção e, opcionalmente, relevância baseada em gradientes, e apresenta resumos por camada e por cabeça juntamente com caminhos decodificados.
Interessados incluem pesquisadores, engenheiros de ML e equipes de QA que buscam transparência, reprodutibilidade e insights de depuração para sistemas baseados em Transformer. Valor único reside no foco em caminhos centrados no decodificador, atenção cross entre encoder-decodificador e relatórios de interpretabilidade exportáveis.
Funções principais incluem extração de matrizes de atenção, resumos por cabeça, mapeamentos de tokens, pontuações de caminho e exportação de relatórios. Casos de uso envolvem auditoria de modelos, análise de falhas e pesquisa sobre comportamentos de atenção entre arquiteturas.

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How to Use

Fornecer entradas: especifique model_type (encoder/decoder/encoder-decoder), forneça a sequência de tokens e o modo de decodificação opcional.
Configurar limites e opções: definir max_tokens, attention_threshold e modo avançado se aplicar.
Executar a análise: realizar o decoding para produzir mapas de atenção, mapeamentos de tokens e pontuações de caminho.
Revisar saídas: analisar interações por token, resumos por cabeça e por camada, e opções de exportação.
Exportar resultados: baixar relatórios JSON ou CSV para análise off-line.

Frequently Asked Questions

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O que o ferramenta decodifica?

A ferramenta decodifica saídas de Transformer em interações token-para-token, distribuições de atenção e pontuações de caminho, possibilitando interpretar como a atenção flui através de camadas e cabeças sem treinar o modelo.

Quais modelos são suportados?

Suporta arquiteturas Transformer comuns, incluindo encoder-only, decoder-only e encoder-decoder (ex.: BERT, GPT-2, T5), com suporte a cross-attention quando aplicável.

Quais formatos de dados são necessários?

As entradas devem incluir uma sequência de tokens e saídas do modelo (matrizes de atenção, logits) em um esquema definido; as saídas são fornecidas como JSON com tokens, matrizes e resumos.

Os dados são privados?

Os dados são processados no seu ambiente; a ferramenta não transmite dados para serviços externos, a menos que você escolha. Nenhum modelo é modificado ou treinado durante a análise.

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